控制
你的 AI 能看到的内容
LeanCTX 是用于 AI 代理的 context engineering layer — 它塑造它们读取的内容（代码、shell、文档、PDF、网页）以及发送给模型的内容（每个请求：系统提示、历史记录和工具输出，在传输中进行压缩）。它决定了它们能读取什么，记住它们学到了什么，保护它们接触什么，并签署证明——因此跨越模型边界的一切都是有意的、经过压缩的、可证明的。
减少60–90%的Token消耗。这仅仅是节约额度。
开源 · 本地优先 · 确定性 · 可证明 · 无遥测数据 · 单Rust二进制文件 · 支持30+ AI工具
一个2,000 Token的文件。重读后仅剩13个。
curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh 代理时代已经 面临一个上下文问题。
每位开发者都在运行编程代理。Token支出是前三成本最高的工程开销之一。
车队：每个开发者拥有 5-10 个代理（后台、CI、审查）相互交流。
部门中的所有代理。受监管、经过审计、有预算。
更多上下文会使模型变差。
上下文衰减研究表明，随着噪声填充窗口，准确率从 98% 下降到 64%。修剪掉噪声，准确率就会回升。成本更低是副作用。
每个提供商都按 token 收费。
能最小化 tokens 的层不能来自那些出售 tokens 的人。它必须位于你的侧面。我们的产品就是这样做的。
现在他们想要您的记忆。
供应商代理现在在一个无法移动的黑箱中记住您的公司——这是一种上下文登录，而不是模型登录。LeanCTX 将护城河保留在您一方：可移植、本地化的内存，您可以更换其底层的任何模型。拥有您的上下文；不要租用它。
三个保证 供应商做不到的。
当上下文窗口填满时，原生代理会静默地压缩或丢弃其读取的内容——你只有在答案悄然变差时才会注意到（Claude Code #42542）。云端文本压缩器会将你的上下文发送给一个训练模型并重新计费重写。lean-ctx 是相反的层：本地、基于规则和显式的。这改变了它能承诺什么。
确定性且模型无关。
输出是内容、模式和任务的纯函数——每次运行都字节相同，并经过 CI 测试（#498）。任何供应商模型的更新都不会悄无声息地重新分类您的 token，也不会在背后丢弃任何东西。它也不受限于单一提供商：更换 OpenAI、Anthropic 或 Gemini，而不会丢失上下文或缓存。
保留提示缓存。
历史记录仅在冻结的、感知缓存的边界处修剪，因此 Anthropic 和 OpenAI 的提示缓存得以保持命中——你支付的是便宜的缓存前缀费率，而不是全价重写。
100% 本地化。零数据外传。
您的机器上只有一个 Rust 二进制文件。代码和提示永远不会到达第三方服务——当您的数据治理规则规定任何数据都不能离开系统时，这是唯一诚实的答案。
您既不会失去控制权或广度：一个单一的 0 到 1 的激进程度旋钮和标记为禁区的受保护区域，提供了与云网关相同的零配置体验——但没有云端。仅限 Shell 的压缩器在终端停止；lean-ctx 管理每一次读取、搜索、记忆和工具调用，并签署证明。
读取更少。记忆更多。 证明可靠性。
LeanCTX 一旦成为您的 context engineering layer，就会改变五件事。
压缩让上下文变小。Context engineering让它正确。 五个子系统共同工作；压缩只是其中之一。
看它如何决策。
同一个文件。三个意图。三种不同的视图：探索获得地图，API工作获得签名，编辑获得完整代码。你无需选择模式——LeanCTX会自动完成。
import { verify, sign } from 'jsonwebtoken';
import { Redis } from 'ioredis';
const redis = new Redis(process.env.REDIS_URL);
const JWT_SECRET = process.env.JWT_SECRET!;
export async function authenticate(token: string) {
const payload = verify(token, JWT_SECRET);
const session = await redis.get(`session:${payload.sub}`);
if (!session) throw new Error('Session expired');
return JSON.parse(session);
}
export function refreshSession(userId: string) {
return sign({ sub: userId }, JWT_SECRET, { expiresIn: '1h' });
}exports: authenticate(token), refreshSession(userId)
deps: jsonwebtoken, ioredis
types: string → Promise<object>, string → string
lines: 17 size: 4,200 → 180 tokens
cached: 13 tokens on re-read停止喂给您的代理 噪音。
代码、Shell输出、搜索结果、网页、文档：无论您的代理摄取什么，LeanCTX都会将其转化为紧凑、模型就绪的上下文。每种类型都有其专属策略。
绝非死胡同。 每个原始数据都可本地检索，只需一个 ctx_retrieve 即可。LeanCTX 会精确告诉你的 AI 何时请求它。
Clean code, a lower AI bill
LeanCTX compresses how code reaches the model — the Code Health Engine attacks the other half of the bill: the intrinsic cost of the code itself. Complex, cryptically named, tightly coupled code makes an agent load more context, take more turns and re-read more often, and you pay for that confusion in tokens on every turn that touches it. It rolls up into a navigability score (0–100) and the estimated USD token tax of your hotspots.
Cognitive complexity
SonarSource's S3776, not cyclomatic count — it penalises deep nesting and tangled control flow an agent has to hold in its head, and rewards code that reads top to bottom.
Naming quality
Cryptic, single-letter or meaningless identifiers that force an agent to re-read the surrounding code just to infer what something is.
Module coupling
Afferent / efferent coupling and instability — how entangled a file is with the rest of the repo, which widens the blast radius (and the context) of any change.
为每个代理构建。 包括您自己的。
30+ AI 工具
Cursor、Claude Code、Codex、Copilot、Windsurf、Cline 等。自动检测，每种工具零配置。
任何语言
通过 lean-ctx serve 将其嵌入到您自己的代理中：一个带有 Python、TypeScript 和 Rust SDK 的版本化 /v1 API。
任何领域
上下文角色重塑了用于编码、研究、支持或数据分析的层。或者定义您自己的。
任何数据
通用摄取：代码、HTML、PDF、CSV、电子邮件、RSS，甚至 YouTube 文本记录，都压缩成事实和引用。
IDE & Editor
CLI Agent
Platform
带上你的工具 已经在使用。
一个插件就是任何用小清单包裹的 MCP 工具。lean-ctx 通过一个网关运行它，并将其返回结果视为你自己的代码：压缩、可搜索、与 ctx_ 工具处于同一环境。一键添加。无需分叉或重新编译。
压缩
接入另一个压缩器。其返回结果会融入与其他所有内容相同的 token 预算中。
代码智能
Packers、符号映射和代码图直接集成到 ctx_expand 和 ctx_callgraph 中。
内存
外部内存存储为你的 agent 已经读取的同一个 ctx_knowledge 提供数据源。
推理与规划
规划和推理服务器可并入其他工具旁边。
您在构建什么？ ?
团队如何利用 context engineering。选择您的领域。
控制、证明与 在一个层级内实现安全。
管理代理可见的内容。 证明它们保存了什么。
审计师实际要求的控制和凭证——内置，而非附加。
Evidence Bundle v1
一份已签名、离线可验证的记录，用于检查每个代理读取、运行和更改了什么——使用 leanctx-verify 检查。
合规覆盖
映射了针对欧盟《AI法案》、ISO 42001 和 SOC 2 控制的报告。
上下文策略包
声明式规则，规定代理可以读取、运行和记住的内容——在任何操作发生之前强制执行。
代理注册表与审计日志
每个代理都是一个一级身份；每个决策都会记录在一个组织范围的追踪链中。
默认本地化。 设计可证明。
每一次读取和每一个命令都会经过 context engineering layer，然后再触及您的机器——或模型。
本地优先，零遥测
所有内容都在您的机器上运行。默认情况下，不会将任何数据发送到任何地方。
PathJail
文件访问仅限于您允许的路径——没有任何东西能逃出沙箱。
Shell 白名单
危险命令在执行之前就会被阻止。
密钥与注入防御
秘密和提示注入尝试在到达模型之前就被捕获。
相同的模型。 极少的 token。
在真实的仓库操作上测量，可重现端到端。不要相信我们的数字：在您自己的仓库运行 lean-ctx benchmark report .。
压缩模式：token 与信息
节省的来源
问题解答。
LeanCTX（“Lean Context”的缩写）是用于 AI agents 的开源 context engineering layer。一个本地 Rust 二进制文件决定了 agents 读取什么（10 种读取模式，减少 60–90% 的 tokens，~13 个 token 的缓存重读），记住它们学到什么（持久会话、知识图谱），保护它们触及什么（PathJail、秘密脱敏、预算、注入检测），证明它们保存了什么（Ed25519 签名账本、可复现基准），并重放它们看到什么（git-anchored、可恢复或分享的签名 context 快照）；一个可选的本地代理压缩它们发送的内容——每个请求的系统提示、历史记录和工具输出，在网络传输中保证 prompt-cache 安全。压缩——无论是读取侧还是网络侧——是五个子系统之一，并且所有原始数据都可以在本地检索到。通过 MCP 和 shell hooks 支持 30+ AI coding tools；可通过 Python、TypeScript 和 Rust SDKs 的版本化 /v1 API 嵌入任何 agent。本地使用永久免费，由 CI 强制执行。
阅读完整故事什么是 LeanCTX？
LeanCTX（“精简上下文”的缩写）是为 AI 代理设计的开源上下文工程层。一个本地 Rust 二进制文件决定了您的代理读取什么内容并压缩发送的内容，记住它们学到的知识，保护它们接触的数据，并在签名账本中证明它们保存的内容。它与 30+ 个 AI 编码工具（Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot 和任何支持 MCP 的客户端）协同工作，并通过版本化的 /v1 API 嵌入到任何代理中。
压缩上下文会影响答案质量吗？
不会。通常还会提高它。上下文衰退研究表明，随着窗口被噪声填满，模型准确率会从 98% 下降到 64%。LeanCTX 在保留意义的同时去除冗余：AST 感知映射保留了签名和结构，shell 模式保留了错误和结果。没有任何东西丢失。每个原始数据都可以通过 ctx_retrieve 本地检索。
如何安装它？
一个命令，然后一次设置。通过脚本、Homebrew、npm 或 cargo 进行安装，并运行 `lean-ctx setup`。LeanCTX 会自动检测您的编辑器，并为每个编辑器连接正确的钩子和 MCP 服务器。升级只需执行一次 `lean-ctx update`。
我的代码或数据是否会发送到服务器？
不会。压缩、缓存、保存账本和项目内存都在您的本地机器上运行；没有任何内容会被上传。唯一的网络功能（Wrapped 分享卡和公共排行榜）都是严格选择加入的，并且只发布匿名、白名单聚合数据：一个令牌计数和一个您选择的显示名称。
它支持哪些 AI 工具？
30+ 且不断增长：Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Zed、Windsurf、Cline、Roo Code、Gemini CLI、OpenCode、JetBrains IDEs 和任何支持 MCP 的客户端。运行一次 lean-ctx setup，所有已安装的工具都会自动检测和配置。
LeanCTX 代表什么？
Lean Context。这个名称描述了工作内容：为 AI agent 提供精简、精确的上下文，而不是原始、嘈杂的输入。LeanCTX 是品牌和项目名称；lean-ctx 是二进制文件、包和 CLI 命令。（并非“Lean Cortex”，这是早期报道中的误拼。）
LeanCTX 与 Headroom 等压缩工具有什么不同？
像 Headroom 这样的工具是在传输线上压缩请求——即代理层。LeanCTX 本身就提供了这一层：一个可选的本地代理（lean-ctx proxy enable）位于您的 agent 和模型之间，在发送之前会压缩每个请求——包括系统提示、历史记录和工具结果——并且是 prompt-cache-safe 的，可以计量实际节省的成本。因此，您通常不需要额外的请求压缩代理。而 LeanCTX 更深入一层，直接在源头：它决定了什么内容会被读取（10 种读取模式，约 13 个 token 的缓存重读），跨会话记忆信息，保护文件和 shell 访问，并在可验证的账本中签名每一次保存。压缩——无论是读取侧还是传输线侧——是其五个子系统之一，并且它是完全可逆的：每个原始数据都可以通过一个 ctx_retrieve 恢复。